Inhalt und Ablauf
Sie haben ungenutzte Datenpotentiale in Ihrem Unternehmen und möchten mehr über datengetriebene Geschäftsmodelle und Produkte erfahren?
In unserem Data Kickstarter Workshop geben wir Ihnen einen umfassenden Einblick in die Entwicklung von datengetriebenen Anwendungen eingebettet in einer emergenten Datenstrategie. Dabei greifen wir auf unser Wissen und unsere Erfahrung aus über 400 Data Science Projekten zurück und geben diese weiter. Das neu erworbene Wissen wird anschließend in einer hands-on Ideation Session ganz praktisch gefestigt. Für die unterschiedlichen Wertschöpfungsstufen eines fiktionalen Unternehmens entwickeln, diskutieren und clustern wir gemeinsam mit kreativen Design Thinking Methoden datengetriebene Use Cases Ideen und lernen, wie man von hier aus weitermacht. Lust auf Kreativität und Interesse was man aus Daten alles machen kann? Dann sind sie hier genau richtig.
Short Facts
- Referent: Nadiem von Heydebrand
- Sprache: Englisch
- 19. März 2019
- 10:00 – 17:15
- Sofitel Hotel Munich Bayerpost, Bayerstraße 12, 80335 München
Lernziele
Finden von Use Cases für Ihr Unternehmen
Data Science Umgebung in Ihrem Unternehmen aufbauen
Lernen, wie man vom Use Case aus weitermacht
Referent
Nadiem von Heydebrand
ist seit 6 Jahren bei der Alexander Thamm GmbH tätig. Seit 2015 verantwortet er als Executive Data Scientist & Strategist Mangement- und Top-Mangement- DataScience und Strategy Projekte in verschiedensten Industrien, insbesondere im Automotive Bereich. Nach seinem Studium an der TU München im Bereich Wirtschaftsinformatik (B.Sc.) und Business Information Systems (M.Sc.) entwickelte er als Key Account Manager Vertriebsstrategien für den europäischen Markt und war anschließend in Geschäftsführerfunktion tätig.
Agenda
- Einführung in datengetriebene Geschäftsmodelle
- Was ist ein Use Case und warum braucht man Use Cases?
- Wie man eine Umgebung für Data Science in einem Unternehmen implementiert
- Erläuterung von Beispielen aus der Praxis
- Hands-On: Anwendungsfall-Idee
- Ideen-Brainstorming
- Clustering von Ideen
- Aggregation auf Anwendungsfälle
- Wie es von hier an weitergeht
Voraussetzungen
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